新策略提升核受体LRH-1虚拟筛选准确性

虚拟筛选中的化合物排序常因姿势多变或评分偏差而产生大量假阳性。研究人员开发了一种新策略，利用目标物理对接和基于生成模型的盲对接，对核受体LRH-1的多个结构模型生成采样姿势，并训练多层感知器（MLP）预测正构配体结合口袋的配体。该方法避免了依赖单一对接姿势或单个评分指标，显著提高了筛选准确性。该研究尚未经过同行评审。